针对全空子数据体的GPU体绘制

目的 体绘制是3维数据可视化的主要方法之一。用于体绘制的数据体中包含有大量的空体素,导致光线投射算法进行没有意义的重采样计算,必然降低绘制算法效率。针对全空子数据体体绘制低效问题,提出基于GPU体高效绘制方法。方法 利用八叉树数据结构组织数据,有效管理包含许多空体素的子数据体。通过绘制八叉树非全空叶子节点子数据体表面,使光线投射算法中起始和终止重采样位置更接近数据体中的可视部分,同时根据八叉树全空节点子数据体判定纹理查询结果,计算合适的跳跃步长,快速跳过八叉树中全空节点子数据体。结果 当数据体中空体素较多时,确定合适的八叉树深度,有效地跳过数据体中的空体素,减少体绘制运算量,实现对原基于体包围盒表面绘制的GPU光线投射算法的加速。结论 设计不透明度函数,凸显数据体中层位面,并将算法成功应用于地震数据可视化,取得很好应用效果。     

海量数据GPU体绘制优化研究

高性能GPU使得体绘制在廉价的硬件上获得良好的性能,但海量数据体绘制的效率依旧低下.本文探讨了GPU体绘制中图形硬件的瓶颈,并提出新颖的算法解决这些问题:采用数据分块和八叉树划分体数据实现空单元跳过优化.该算法解决了海量数据超过可用纹理空间的难题,同时允许实时改变体绘制传递函数.     

针对全空子数据体的GPU体绘制方法

体绘制是三维数据可视化的主要方法之一。用于体绘制的数据体中包含有大量的空体素,导致光线投射算法进行没有意义的重采样计算,必然降低绘制算法效率。针对全空子数据体体绘制低效问题,本文提出基于GPU体高效绘制方法。利用八叉树数据结构组织数据,有效管理包含许多空体素的子数据体。通过绘制八叉树非全空叶子结点子数据体表面,使光线投射算法中起始和终止重采样位置更接近数据体中的可视部分,同时根据八叉树全空结点子数据体判定纹理查询结果,计算合适的跳跃步长,快速跳过八叉树中全空结点子数据体,减少无效重采样点。当数据体中空体素较多时,实现对原基于体包围盒表面绘制的GPU光线投射算法的加速。设计不透明度函数,凸显数据体中层位面,并将算法成功应用于地震数据可视化,取得很好应用效果。     

基于自适应八叉树划分的高精度四面体可视化

利用八叉树结构将四面体数据转化为规则网格数据,能有效提高系统的交互性能.八叉树的划分层次越高,绘制效果越好,但数据的存储空间以及处理时间也将大幅增多.提出自适应的规则化表示方法来构建八叉树结构,改进原有的单一采样策略,并结合深度信息将采样结果转换成适用于GPU的八叉树纹理结构.然后采用光线投射算法来对体数据进行绘制,根据各区域深度不一的特点,提出了变步长的采样绘制策略.实验结果表明,本文方法降低了数据的空间存储量和处理时间,同时在绘制质量、绘制效率方面都得到了较大提高.     

基于八叉树分解法的空间散乱点数据场可视化

八叉树分解法是空间散乱点数据场可视化的一种经典算法,它适用于地下岩体模型的可视化,得到的模型可以进行直接三维观察.文中对几种常见的建模方法进行了简单的分析比较,并着重对八叉树分解算法进行了深入研究,而且给出了实现散乱点数据场可视化的关键步骤.经过理论上的分析,八叉树分解法适用于空间散乱点数据场可视化.     

基于深度八叉树的三维数据场LOD可视化

提出了广度八叉树、深度八叉树概念,分析了它们逻辑结构和存储结构,探讨了这两种数据结构在三维数据场可视化中的应用,把深度八叉树应用于三维数据场LOD体绘制算法中。算法在某三维震波数据场进行了体绘制实验,并与传统方法进行了比较分析。结果表明,该方法通过逐层简化细节来减少场景的复杂性,提高了渲染效率,将全局和局部体绘制相结合,既提高了绘制速度,又实现了精细观察。     

精确排序的四面体体数据快速可视化

采用投影四面体法进行可视化时需要对所有四面体进行排序,而四面体的不规则性和较强的依赖性导致并行排序的难度很大,为此提出一种精确排序的并行化算法.该算法在排序阶段逐层并行提取互不遮挡的四面体,并在绘制阶段采用区域求和表、提前终止等技术直接减少处理的四面体个数,再将四面体数据集进行有序投影得到最终的绘制结果.实验结果表明,采用文中算法的GPU实现比基于CPU的精确排序快91％;对于大尺度数据集(大于百万个四面体),提前终止的算法使绘制效率提高10％以上.     

八叉树编码体数据的快速体绘制算法

提出一种基于并行投影Shear-Warp分解的射线模板快速RayCasting体绘制算法．体数据采用有效的八叉树存储和表达方案．八叉树的适应性均一化分级策略使得算法在简化了不必要的处理过程的同时,为构建用于RayCasting算法的射线模板和后续的交叉计算提供了有力的应用基础．针对体绘制中八叉树编码体数据构造基本的交叉运算如节点单元定位、区域定能和邻接节点单元搜索的需要,相应地提出了,简单而且有效的方法．这些方法是非递归的,在减少比较运算的同时不需要构建中间结果列表,进而减少了对内存的占用和避免了繁重的交叉计算．所提出的体绘制算法能在标准PC平台下快速实现超大型数据集的处理和高质量的人体内部结构图像的绘制．     

基于八叉树分解法的空间散乱点数据场可视化

八叉树分解法是空间散乱点数据场可视化的一种经典算法,它适用于地下岩体模型的可视化,得到的模型可以进行直接三维观察.文中对几种常见的建模方法进行了简单的分析比较,并着重对八叉树分解算法进行了深入研究,而且给出了实现散乱点数据场可视化的关键步骤.经过理论上的分析,八叉树分解法适用于空间散乱点数据场可视化.     

基于线性八叉树的光线投射体绘制算法改进研究

体视化是地学信息三维可视化研究的前沿技术之一，体绘制算法的效率直接关系到体视化的效果。本文在研究已有光线投射体绘制改进算法的基础上，提出利用线性八叉树数据结构对光线投射体绘制算法进行改进研究，不仅实现了体数据的压缩。而且能对压缩体数据进行直接体视化。在PC机上的实验表明，该方法具有时间复杂度与数据复杂度基本无关的特点．加速效果明显。最后，文章指出了该方法的适用范围。     

基于GPU的多分辨率体数据重构和渲染

基于小波变换的多分辨率压缩算法能够获得很高的压缩比,因而被广泛地用于压缩体数据.针对这种压缩策略,研究基于GPU的数据重构的方法,可以只从CPU向GPU传输少量的压缩数据,从而提高数据传输效率.因为好的数据结构是实现基于GPU的重构算法的关键,所以文中提出适合使用矩形纹理表示的数据结构--Nested Tileboard;然后给出基于该数据结构在GPU上实现多分辨率重构的方法,使用Nested Tileboard保存中间数据及重构结果;还提出了基于Nested Tileboard的多分辨率体绘制方法,直接对重构数据进行体绘制,从而实现数据重构和体绘制的无缝连接.     

Modelling and Rendering Graphics Scenes Composed of Multiple Volumetric Datasets

This paper presents a method for modelling graphics scenes consisting of multiple volumetric objects. A two-level hierarchical representation is employed, which enables the reduction of the overall storage consumption as well as rendering time. With this approach, different objects can be derived from the same volumetric dataset, and 2D images can be trivially integrated into a scene. The paper also describes an efficient algorithm for rendering such scenes on ordinary workstations, and addresses issues concerning memory requirements and disk swapping.     

基于快速自适应多路排序的四面体可视化

投影四面体法是可视化不规则四面体体数据的主流方法之一,其中需要逐帧对所有四面体按照其距离视点远近进行排序,因此排序算法的效率非常重要.针对已有方法只是简单地在GPU上实现排序的并行化,提升空间有限的问题,提出一种面向四面体重心排序的快速自适应多路算法,并在GPU上予以实现.该算法充分利用了四面体体数据疏密变化平缓、空间连贯性强的特点,并利用预计算的分布表自适应生成深度区间,使得各区间负载均衡,独立排序.实验结果证明,与其他GPU方法相比,文中算法将排序所占时间比例从超过24％下降到12％,并将绘制帧率提高了11％.     

基于动态纹理载入的大规模数据场体绘制

为克服图形硬件对传统纹理映射体绘制的限制,提出了一种在普通PC上进行大规模数据场体绘制的有效方法。该方法中,体数据被划分为合适大小的数据块,这些数据块被动态的载入图形硬件,并利用3维纹理映射进行绘制。在整个绘制过程中,仅有一个数据块存储在图形硬件上,有效地提高了对大规模体数据的绘制能力。同时,充分利用目前PC图形硬件成熟的可编程特性,通过对梯度的实时计算来减少在传统纹理映射体绘制中巨大的内存消耗。实验结果表明,该方法在普通PC上可以对超过纹理内存容量的大规模体数据进行交互式体绘制。     

Level-of-Detail Rendering of Large-Scale Irregular Volume Datasets Using Particles

This paper describes a level-of-detail rendering technique for large-scale irregular volume datasets. It is well known that the memory bandwidth consumed by visibility sorting becomes the limiting factor when carrying out volume rendering of such datasets. To develop a sorting-free volume rendering technique, we previously proposed a particle-based technique that generates opaque and emissive particles using a density function constant within an irregular volume cell and projects the particles onto an image plane with sub-pixels. When the density function changes significantly in an irregular volume cell, the cell boundary may become prominent, which can cause blocky noise. When the number of the sub-pixels increases, the required frame buffer tends to be large. To solve this problem, this work proposes a new particle-based volume rendering which generates particles using metropolis sampling and renders the particles using the ensemble average. To confirm the effectiveness of this method, we applied our proposed technique to several irregular volume datasets, with the result that the ensemble average outperforms the sub-pixel average in computational complexity and memory usage. In addition, the ensemble average technique allowed us to implement a level of detail in the interactive rendering of a 71-million-cell hexahedral volume dataset and a 26-million-cell quadratic tetrahedral volume dataset.     

三维医学图像的体绘制技术综述

在分析三维医学图形体绘制技术的基础上,描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法和基于小波的体绘制等典型算法,给出了各类算法的性能评价,展望了体绘制技术研究的发展前景。     

体绘制中多维传递函数的交互实现

为提高医学体绘制的精度和实时性,研究了多维传递函数的设计问题,基于体直方图产生多维传递函数.利用GPU的纹理特性,实现了基于GPU的多维传递函数,大大提高了绘制速度.采用划线的交互方式,使最终交互界面直观友好.研究结果表明,基于GPU的体绘制多雏传递函数的实现能够更灵活地挖掘数据的内部信息,更好地区分医学影像中的各种组...